Cherry Studio 完整指南：從安裝到本地部署的終極 AI 工作台

GPT 不是万能的，遇到它做不好的任务，继续在 Codex 里反复尝试，还是换个模型试试？一个模型不够用，就得考虑换模型、补资料，或者让它用上工具。

在 Codex 出来之前，我就一直在用 Cherry Studio，身边把 AI 玩得比较深的朋友，也有不少在用它。今天就聊聊它能做什么，以及怎么把这套工作台用顺手。

一、Cherry Studio 能做什么

Cherry Studio 是一款开源的桌面 AI 软件。GPT、Claude、DeepSeek、Kimi，以及自己电脑上运行的模型，都可以通过相应接口接进来，在同一个软件里使用。

它最吸引我的地方，是模型可以换，常用的资料、写作要求和工具也能留在这套工作台里。

比如写一篇文章，开头怎么都不满意，可以把同一份材料同时交给几个模型，各写一版，放在一起比较。选到一个合适的方向，再继续往下改，不用在几个聊天网站里反复粘贴。

两个版本都想保留，就开「分支」，各改各的。写了几轮发现还是原来好，也能回到前面的分叉点。平时对语气、格式的要求，可以存成「助手」，下次不用重新交代。

自己写过的文章、产品手册、项目文档，可以放进知识库。需要用的时候让 AI 查原文，根据资料回答；换个模型，这些资料还能接着用。

要照模板生成 Word、整理文件夹，或者做一个能打开的网页，可以交给 Agent。配好模型和工具以后，它就能读取材料、操作文件。做完打开看，哪里不对，再让它改。

软件里也有翻译、绘画等入口。想试开源模型，或者限制较少的本地模型，可以通过 Ollama、LM Studio 接入，后面会单独讲。

这些常用功能都有现成入口，配置好模型和需要的服务就能用，不用从头写程序。

二、安装 Cherry Studio

打开 Cherry Studio 官方下载页。

Mac 用 Apple 芯片就选 ARM64，Intel 芯片选 x64，打开安装包后拖进「应用程序」。Windows 电脑通常选 x64 安装版；如果是 ARM 设备，就选 ARM64。

第一次打开，可以点「稍后设置」，先进入软件。

左侧「对话」用来写东西、问问题；「工作」是 Agent 做任务的地方；「知识库」存放以后还会反复查的资料。配置模型则从左下角「设置」进去。

顶部标签页和浏览器差不多。配置模型时可以留着对话页面，改完设置切回来试，不必来回退出。

三、接入模型

安装完，还要给 Cherry Studio 接一个模型。软件本身免费，模型调用可能收费，账单记在提供模型的服务商那里。

假如平时喜欢用 Kimi，可以接月之暗面的 API；想用 DeepSeek，就接 DeepSeek 的 API。也可以选提供多种模型的平台，例如硅基流动，一个账户下使用不同模型。刚开始接一家就够了，后面想比较时再加第二家。

这里的 API，可以先理解成「让 Cherry Studio 使用这家模型的接口」。你不用写代码，拿到一串叫 API Key 的密钥，填进软件就行。

API Key 要去服务商的「开放平台」创建。即使买过它的聊天会员，也要单独看 API 有没有额度，这两边通常分开计费。

以 Kimi 为例，到 月之暗面开放平台 注册或登录，找到 API Key 管理，创建一把密钥。看一下账户有没有可用额度，没有就按平台要求开通，先用少量预算试，不必一上来充很多。

回到 Cherry Studio，打开「设置 → 模型服务」，找到「月之暗面」，把密钥粘进去，启用服务，再点「获取模型列表」。

列表里可能有好几个名字，先添加自己打算用的那个。回到对话页面，点击上方的模型名称，就能切换到它。发一条短消息，能正常回复，这条连接就通了。

接进来的是模型 API，Kimi 网页的功能和会员权益不会一起搬过来。在这里，用的是 Cherry Studio 的界面和工具。

如果朋友或公司给了你一套接口，服务商列表里却找不到，就点列表底部的「添加服务商」。通常需要这些信息：

服务商名称可以起成自己认得的名字，例如「公司测试接口」。模型 ID 不能随便起，它是服务端用来识别模型的名字。获取模型列表失败时，如果对方明确提供了 ID，也可以手动添加。

接不通时，按报错检查。密钥无效，就核对是否复制完整、是否填到了对应服务；额度不足，去服务商账户看余额；模型不存在，核对模型 ID。地址和接口类型也要与服务商文档一致。

模型能聊天之后，再试图片、文件和工具调用。文字能回复，并不代表它支持所有功能，尤其是后面的 Agent。

至于选官方还是第三方服务，我建议刚开始用官方接口，少一层排查。第三方也可以用，但要知道资料发给了谁、价格怎么算、模型由谁提供。名字写着某个模型，不足以证明背后一定是同一个服务。

API Key 别贴进聊天记录或公开截图，别人拿到后可能花你的额度。

四、测试模型

模型接好以后，拿自己常用的材料试，比如一段原稿、会议记录或产品说明。内容熟悉，才容易看出回答有没有漏掉什么。

比如，要把一段长材料整理成给同事看的短消息，可以给两个模型同样的要求：

1把下面的材料整理成一段可以发给同事的消息，控制在 200 字以内。
2
3保留已确定的结论、负责人、时间，以及还没解决的问题。
4原文没写的不要补；暂定事项不能写成已经确定。
5不要加开场白，直接给正文。
6
7材料：
8在这里粘贴原文。

比较时重点看：截止时间有没有留下，「暂定周五」有没有被改成「周五完成」。这些都能拿原文核对，不用凭语气判断谁更聪明。

在对话顶部打开模型选择器，开启多模型选择，勾上已经配置好的两个或三个模型，再发送同一个问题。

如果一个模型写初稿更顺，另一个查遗漏更仔细，以后就可以分开用，不必让同一个模型包办。

想看速度，到「设置 → 外观」打开「显示预估 Token 数」。回答后查看相关统计，可以比较等多久才开始出字、每秒输出多少，以及大致用了多少 Token。

Token 是模型处理文字的计量单位，不用把它当成精确字数。这些统计能帮你看开销，但最终账单还是看服务商。

写作模型还值得多试一轮。让它「保留第二段，只改开头，别动数字」，看看它会不会顺手把别的地方也改了。每次改一句都得重查全文，用起来会很累。

把几道常用测试题连同材料存成笔记，以后接入新模型，就拿出来再试一遍。比较时都开新话题，用相同的材料和要求，避免前面的聊天影响结果。

也不必每条消息都同时问好几个模型。多选会分别发出请求，每家都可能计费，材料也会分别发送给这些服务。挑方案、起标题时可以比较；确定好方向以后，用一个模型继续做就行。

五、用分支管理一项工作

改到第五版，突然觉得第二版更好，或者同一份提纲想试两种写法，都可以从对应的消息创建分支。

找到想保留的那条消息，打开消息菜单，选择「分支」。新路线带着分叉点之前的上下文，后面的讨论单独记录，原来的路线不会被覆盖。想回去时，打开分支管理器切换。

比如一篇文章已经有了提纲，开头还没定。可以从提纲这里分出两条：一条直接说结论，另一条从具体场景写起。两边各改几轮，看哪边好，再沿着选中的那条往下写。不用先删掉一个，才能试另一个。

普通的小修改，接着追问就行。两种写法都想留，再开分支。

经常做同一类文字工作，还可以先建一个助手。进入「对话 → 添加助手」，起个容易认的名字，比如「文章编辑」，把长期不变的要求存进去：

1你帮我修改面向普通读者的中文文章。
2
3优先保留原稿里的事实和具体例子。
4删掉没有新增信息的铺垫，不补写作者经历。
5我指定修改某一段时，只改那一段。
6遇到没有依据的判断，指出来，不要自行编来源。

助手里存长期不变的习惯。某篇文章的主题、材料、长度要求，放在当次话题里，免得下一篇还带着上一篇的条件。

需要审稿时，另开一个分支，让模型只找问题：

1检查这份稿子，不要重写。
2
3对照我提供的材料，找出：
41. 原材料没有支持的事实或数字。
52. 把「可能」「暂定」写成确定结论的地方。
63. 重复解释、删掉也不影响理解的段落。
7
8每项引用原句，说明问题。找不到依据就写「需补来源」。

换一个模型审稿，有时能找出前一个漏掉的问题。不过两家都认可的内容也可能有错，重要事实仍要核对原资料。

只改文章时，不需要给模型开终端、浏览器或文件写入工具。把不相关的工具关掉，也能少带一些不必要的说明。

转到 Agent 做文件时，记得把定稿和要求一起交给它。刚才的对话不会自动完整带过去，要明确告诉它用哪一版。

六、把任务交给 Agent

稿子定下来，要照模板排成 Word，再导出 PDF，就到左侧「工作」里做，把稿件和模板准备好。

点击「添加智能体」，名字按用途起，例如「资料整理」。先选择运行模式，再选它支持的模型，填写工作要求。创建完成后，还能在编辑页面调整工具、权限、技能和知识库。

运行模式会影响能选哪些模型、用哪些权限，按当前模式的模型列表选就行。普通对话能用的模型，不一定适合 Agent。模式选定后不能直接切换，想换模式需要新建智能体。

有些模式还会出现主模型、Plan 模型、Small 模型，分别负责主要工作、规划和轻量处理。第一次可以先用同一个模型，熟悉以后再分配。

然后新建任务，选择工作目录。先拿一个专门文件夹练习，放材料副本；权限里有「逐次确认」就先用它，看看 Agent 准备读什么、运行什么、写到哪里。

选了工作目录，也要看工具权限。有些工具仍可能访问目录外的文件，第一次使用先不要开「完全访问」。

可以先放几份不敏感的会议记录，让它整理项目进展：

1读取当前工作目录里的会议记录，整理一份项目进展。
2
3不要修改、移动或删除原文件。
4按已完成、进行中、待确认三部分整理。
5负责人和时间必须来自原文，没有写明就标记「待确认」。
6每条进展后注明来源文件名。
7
8先列出你找到的文件和整理提纲，等我确认。
9确认后生成一个新文件：项目进展.md。

先看它找到的文件是不是对的，再确认提纲。文件生成以后打开核对，尤其看名字、日期和「待确认」事项有没有被它写成确定结论。

再试 Word、PDF 时，可能还需要安装对应的文档工具或依赖。做完到右侧产物区或工作目录里打开文件，看看内容、排版是否正常。

需要它联网补资料时，到「设置 → 网络搜索」配置搜索服务，例如 Exa。去对应平台拿搜索 API Key，填好后测试，再检查智能体的搜索工具是否启用。

搜索需要另外配置，也有自己的额度和费用。没接通搜索工具时，模型可能只凭已有知识回答，并没有查网页。

如果搜索找到了网页，但任务还需要点按钮、翻页面、下载文件，就可能要补浏览器操作能力。参考演示里用的是 Playwright CLI 技能，可以在技能管理中查找相应技能，安装后选给智能体。

技能可以理解成一套做事说明，比如怎样操作浏览器、怎样生成文档。有些还需要安装配套工具，按说明配置后，先用一个小任务试试能否运行。

MCP 用来接外部工具和服务，比如让智能体访问某个业务系统。到「设置 → MCP」添加服务，按它提供的说明配置，连接成功后，再到智能体的 MCP 设置里绑定。

整理本地会议记录，用文件工具就够了。浏览器技能和 MCP 等任务需要时再装，省得排查一堆暂时用不上的配置。

技术皮皮虾的演示里，Agent 做过三类任务：寻找并下载电子教材，照范文生成 Word 和 PDF 教学材料，以及把火车转弯例题做成可调参数的互动网页。

布置类似任务时，把教材名称、范文文件、网页要调的参数写清楚。要求越具体，做完越容易核对。

已经在 Codex 里做得顺的任务，可以继续在那里做。Cherry Studio 多给了一种选择：换别家模型试同一项工作，或者为不同用途配不同的工具。

每周整理项目进展，可以复用同一个智能体；换了项目，就新建任务，选对应的文件夹。网页制作另建一个，把需要的工具和要求分开配置。

七、建立知识库

先选一批会反复用到的资料，比如产品手册或历史文章。只为眼前一个问题读一次的文件，直接上传到对话就行，不必专门建库。

建库以后，软件会把资料分成片段。提问时先找相关原文，再交给聊天模型组织答案；资料是单独保存、检索的，没有被训练进模型。

打开左侧「知识库」，点击新增，名称直接写用途，例如「产品售后手册」或「历史文章」。第一次可以把「嵌入模型」设为「不使用」，这样仍能进行关键词检索。

添加一两份内容熟悉的文件，等待处理完成，再看看解析出的文字是否正常。扫描 PDF 尤其要检查，文字没识别出来，后面就查不到。

先到这个知识库的「召回测试」里问一道有明确答案的问题。召回，就是看看它从资料里找回了哪些片段。比如产品手册里写了退换货条件，就问「拆封后还能退吗」，点开结果，看它找到的是否正是那段条件。

这里显示的是找回来的原文片段，可以直接检查有没有找对，不用隔着模型的回答猜。

确认能找对以后，回到对话，点击输入区左下角的添加按钮，选择「知识库」，勾上刚才的库。看到输入区出现知识库名称后，再提问：

1根据选中的产品资料，整理客户最常问的售后问题。
2
3每个回答附上对应来源。
4资料没有说明的内容写「资料中未找到」，不要补充承诺。
5不同文件说法不一致时，把冲突列出来，不要替我决定采用哪一版。

如果知识库入口是灰色的，先检查当前模型是否支持工具调用，并移除这条消息里附带的文件。知识库至少也要有一份已经处理好的资料。

如果资料一多，换种问法就找不到，可以再加嵌入模型。比如原文写「住宿费标准」，提问写「住酒店最多能报多少」，两边用词差得很远。嵌入模型负责按意思接近程度找内容，不是负责最后写答案的那个聊天模型。

配置方法和前面接模型一样。以硅基流动为例，在「设置 → 模型服务」配置 Key，获取模型列表，找到嵌入类别里的 bge-m3 等模型并添加，模型 ID 以平台实际提供的完整名称为准。

然后回到知识库设置，在「嵌入模型」里选它，等待软件处理资料、建立索引。如果原来已经用了另一种嵌入模型，换模型时要按提示重建。处理完成后，用刚才的问题再测一遍。

加了嵌入模型，关键词检索还在，只是多了一条按意思查找的办法。如果正确内容能找到，却经常排在后面，可以再考虑重排模型。

重排模型会给找回来的片段重新排序，把更相关的往前放。在模型服务中添加重排类别的模型，例如 bge-reranker-v2-m3，然后到知识库设置里选中它。可用模型和收费以服务商页面为准。

嵌入和重排不一定都要配。如果只是查产品型号、条款编号，关键词检索可能已经够用。

出错时也有个简单的排查顺序。完全没找到原文，先看文件有没有处理好、文字有没有缺失；原文找到了但少了前后条件，检查片段是否被切断；正确片段齐全，回答却乱写，再检查提示词或换聊天模型。

旧手册换新手册时，处理掉不再适用的条目，别让两份互相矛盾的版本一直留在库里。还可以专门问一道资料中不存在的问题，看它会不会承认没找到。

需要 Agent 查这些资料，就在智能体的知识库设置里绑定对应的库。比如整理一份产品方案时，把产品手册交给它查，不必把公司的全部文件都绑上去。

用了云端嵌入、重排或聊天模型，相关内容仍可能发往服务商。公司资料导入前，先确认是否允许这样处理。

八、接入本地模型

如果想试开源模型，或者看看限制较少的模型是什么表现，可以让模型直接在自己电脑上运行，再接进 Cherry Studio。聊天时仍用同一个界面，只是回答不再来自云端接口。

常见选择是 Ollama 和 LM Studio，装一个就够。它们负责下载和运行模型，Cherry Studio 负责连接、对话和组织资料。Hugging Face 则是找模型的地方。

先说 Ollama。在 Ollama 官网 下载并安装，打开终端，运行：

1ollama run dolphin-mistral

这是一个可以用来体验的 7B 模型，首次会下载模型文件。下载完后，先在终端里问一句，确认它能回答。

然后打开 Cherry Studio 的「设置 → 模型服务」，找到 Ollama。服务地址通常用：

1http://localhost:11434

启用服务，获取模型列表，添加刚才的模型，再回到对话里选它。

这里的 localhost 指自己的电脑。连接失败时，先确认 Ollama 还在运行、模型已下载，端口也没有改。不要为了让同一台电脑上的两个软件连接，就把服务开放到公网。

不想用终端，可以选 LM Studio。在它的搜索页面找模型、下载，再加载模型并启动本地服务。回到 Cherry Studio，找到 LM Studio 服务商，填入它显示的服务地址，获取模型列表即可。只下载文件、没有加载模型或启动服务，Cherry Studio 还用不了它。

想找大家说的「未审查模型」，可以到 Hugging Face 模型库 搜：

1uncensored GGUF

uncensored 一般是发布者对限制较少的描述，不是统一认证。模型可能更少拒绝某些创作要求，但不代表它更聪明，也不代表它的回答更可靠。Cherry Studio 没有一个能把所有模型「解除限制」的开关，这里是在选择另一个模型。

GGUF 是常见的本地模型文件格式。进入模型页面，先看基础模型、支持的语言和使用许可，再下载适合自己运行工具的文件，不需要下载整个仓库。

第一次可以从 7B 或 8B、Q4 量化的模型试起。B 大致表示参数规模；Q4 表示模型权重经过压缩，通常少占一些内存，也可能损失部分效果。要把它用在 Agent 里，还得确认是否支持工具调用。

小模型可以从普通电脑开始试。上面的 Dolphin Mistral 下载文件约 4 GB；30B 的 Q4 权重可能就有十五六 GB，甚至更大，还没算运行开销和长对话需要的缓存。

16 GB 内存的电脑可以先试 7B、8B 量化模型，实际速度还要看芯片、显存和上下文长度。想跑 30B，除了留够硬盘空间，还要检查内存或显存。聊几句能用，放进长资料后也可能明显变慢。

完全在本地运行时，输入不用发给云端聊天服务，也没有按请求计算的 API 账单，但会占用自己电脑的算力。如果又打开云端搜索、嵌入或重排，相关数据仍可能发出去。

顺便区分一下：Cherry Studio 设置里能下载的本地嵌入、OCR 等组件，是帮忙检索和识别文字的。把它们装好，不等于已经装好了能聊天的大模型。

下次有人给你发来一个新模型的接口，把它接进来，用自己那几道题试一遍。合适，就留着干活；不合适，就换掉，不必连常用的工作台也一起换。

我是 Miles，一名从大厂转型 FDE 的 AI 算法专家，做过算法研发、优化部署，也做过企业培训。关注我@miles_mazy，一起成长，一起赚钱。